新闻推荐系统在塑造民主社会中的信息获取中起重要作用，但定制化推荐可能导致信息分散。本文通过NLP识别新闻事件、故事或时间线，研究了新闻推荐中的碎片化问题。凝聚层次聚类和SentenceBERT文本表示方法优于以往实现。模拟场景分析提供了关于测量和解释碎片化的见解和建议。